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【机器学习LDA降维、PCA降维、基于信息增益率的决策树分类、模型预测性能(SE、SP、ACC 和 AUC)预测】

1. 采用 PCA 对男女生样本数据中的(身高、体重、鞋码、50m 成绩、肺活量) 共 5 个特征进行特征降维,并实现 LDA 算法对处理后的特征进行分类,计算 模型预测性能(包含 SE、SP、ACC 和 AUC),试分析 LDA 算法如果作为降维 技术对于各性能指标的影响。2. 实现基于信息增益率进行划分选择的决策树算法,对男女生样本数据中的(喜 欢颜色,喜欢运动,喜欢文学)3 个特征进行分类,

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#决策树#机器学习#python
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